class ResNet50(nn.Module): # 实现主module:ResNet34 # ResNet50包含多个layer,每个layer又包含多个residual block # 用子module实现residual block,用_make_layer函数实现layer def __init__(self, num_classes=120): super(ResNet50, self).__init__() # 前几层图像转换 self.pre = nn.Sequential( ...
关键字参数设有:num_classes=1000,groups=1,width_per_group=64 然后开始定义一个完整的resnet网络的层结构,从一开始的conv1、maxpool,到中间的conv2到conv5,再到最后的平均池化和全连接;然后对卷积层进行初始化(_make_layer函数定义详情在下面) 残差结构生成函数(_make_layer函数)的编写 参数设置: block——...
ResNet50是由Kaiming He等人开发的,它是由50个残差模块组成,用3×3的卷积连接模块变形到1×1,最后一层由全连接层组成。该网络的参数量是25,636,712个,其中20,024,384个参数位于残差模块中,5,612,328个参数位于全连接层中,24,000个参数位于1×1的卷积连接中。 2.响参数量的关键因素 模型参数量受诸多因素...
特别是,它在ResNet-50上实现了58.6%的准确率,这个结果相当好。「ResNet-50架构比我们的平均训练架构大20倍左右,所以对这个架构的泛化效果尤其出色。」Knyazev 在该领域的旗舰会议NeurIPS 2021上表示。然而,GHN-2在ImageNet上表现不佳。平均来说,GHN-2的准确率只有27.2%左右。但就算是这样,这个准确率和使用SGD训练...
ResNet50采用了深度残差网络结构,通过引入残差学习的概念,解决了深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得网络可以训练得更深更准确。 二、ResNet50模型的量化参数 在深度学习模型中,通常会有大量的参数需要进行存储和计算,这不仅增加了模型的存储和计算开销,也使得部署在硬件设备上的效率降低。对模型的...
总结来说,ResNet50是一种具有50个卷积层的深度学习模型,通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸的问题。它在计算机视觉领域取得了显著的成果,被广泛用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。通过使用预训练的权重参数,我们可以更好地利用这个模型,并在特定任务上取得更好的效果。©...
ResNet34由34个卷积层组成,而ResNet50则由50个卷积层组成。这两个模型都采用了残差连接的设计,以解决深度神经网络中梯度消失和表示瓶颈的问题。然而,它们的参数量却有所不同。 ResNet34的参数量主要由卷积层参数和全连接层参数组成。根据公式计算,卷积层参数的数量超过2.5亿个,而全连接层参数也有将近170万个。
可以看出,ResNet50是主要分为两个部分,一部分为Plain Network,也就是上图的左侧部分,就是一系列通常的卷积,批量正则化和激活层的堆叠。如果只有这一部分的化,那就是通常的卷积神经网络。而ResNet还有图中的右半部分,那就是每间隔3个卷积层有一个 shortcut connection, 以形成残差块。引入残差块的目的主要是为了...
尝试搭建了VGG16和Resnet50:发现resnet50的参数量小于VGG16,有些拿不准对错?是因为resnet的瓶颈结构吗? 参数量如下: ResNet-50: Total PARAMs: 23518273(23.5183M) Total FLOPs: 8188710400(8.19G) VGG-16: 0 收藏 回复 全部评论(29) 时间顺序 AIStudio810258 #2 回复于2020-10 当然,resnet比vgg...